A Multifactorial Conceptualization of Impulsivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Despite the multiple phenotypic presentations of impulsivity, the underlying factor structure of the construct has yet to be settled. The aim of this study, with two multimethod, multisource datasets, was to further explore the multifactorial nature of impulsivity and propose a measure-selection approach. Unlike previous studies that relied on a single type of statistical analysis, the current study explored the relations between personality and behavioral measures of impulsivity utilizing exploratory factor analysis (EFA) and principal component analysis (PCA). Participants comprised two samples of young adults (n(study 1) = 175 and n(study 2) = 118) from separate communities in southwestern Ontario, Canada. Various facets of impulsivity were assessed including adult ADHD symptoms, planning and organizational skills, executive dysfunction, impulsive personality traits (i.e., sensation-seeking), risk-taking behavior, disinhibition, cognitive flexibility, and delay discounting. Both statistical analyses yielded two-factor models. The Dysexecutive Control factor reflected a tendency to act without thinking or planning, and difficulty focusing for a sustained period of time. The Reward-Seeking factor reflected a general need for excitement, and a preference for novel situations despite adverse consequences. For the purposes of standardized assessment of cognitive, emotional, and behavioral manifestations of impulsivity, trans-theoretical measure selection for research and clinical purposes is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».